MATLAB神经网络工具箱关键函数概览(5.3+版本)

MATLAB神经网络工具箱提供了一系列丰富的函数，这些函数在5.3版本及以上环境中支持神经网络的创建、应用、权函数计算、输入处理、传递函数以及网络初始化和性能分析。以下是对这些关键功能的详细解释： 1. **网络创建函数**: - `newp`：用于创建感知器网络，基础的线性模型。 - `newlind`：设计一层线性层，可以添加到其他网络结构中。 - `newlin`：同`newlind`，用于创建线性层。 - `newff` 和 `newcf`：分别创建前馈BP网络（前馈网络）和多层前馈BP网络，广泛用于分类和回归任务。 - `newfftd`：带输入延迟的前馈BP网络，适合处理时序数据。 - `newrb` 和 `newrbe`：设计径向基网络（RBF），用于非线性映射和函数逼近。 - `newgrnn`：广义回归神经网络，适用于回归问题。 - `newpnn`：概率神经网络，适合概率建模。 - `newc`：创建竞争层，用于学习数据的聚类结构。 - `newsom`：自组织特征映射，用于无监督特征学习。 - `newhop` 和 `newelm`：Hopfield和Elman递归网络，用于解决记忆和序列学习问题。 2. **网络应用函数**: - `sim`：用于模拟神经网络的行为，包括预测和训练过程。 - `init`：初始化神经网络的权重和阈值。 - `adapt`：神经网络的自适应学习算法，如Levenberg-Marquardt或 resilient backpropagation。 - `train`：训练神经网络，通常配合优化算法进行。 3. **权函数**: - `dotprod`：点积权函数，基础的加权线性组合。 - `ddotprod`：点积权函数的导数，用于梯度计算。 - `dist`：欧几里得距离权函数，适用于距离度量。 - `normprod`：规范化点积权函数，保持权重和为1。 - `negdist`：负距离权函数，常用于RBF网络。 - `mandist` 和 `linkdist`：曼哈顿距离和链接距离，各有特定应用场景。 4. **网络输入函数**: - `netsum`：求和网络输入，常见于前馈网络的计算。 - `dnetsum`：网络输入求和的导数，用于梯度计算。 5. **传递函数**: - `hardlim` 和 `hardlims`：硬限制（或步进）函数，非连续但有界。 - `purelin`：纯线性函数。 - `tansig` 和 `logsig`：正切S型和对数S型函数，常用的激活函数。 - `dpurelin`, `dtansig`, `dlogsig`：对应传递函数的导数，用于反向传播。 - `compet`：竞争函数，用于竞争层。 - `radbas`：径向基传递函数。 - `satlins`：对称饱和线性函数，适用于饱和区域。 6. **初始化函数**: - `initlay`：初始化网络层间连接。 - `initwb`：权重和阈值的初始化方法。 - `initzero`：零权值和阈值初始化。 - `initnw`：Nguyen-Widrow初始化，一种特殊的初始化策略。 - `initcon`：Conscience阈值初始化。 - `midpoint`：中点法，权值初始化的一种方式。 7. **性能分析函数**: - `mae`：均方绝对误差，衡量预测结果的准确性。 - `mse`：均方误差，对预测偏差的平方平均。 - `msereg`：均方误差与正则化的组合，考虑模型复杂度。 - `dmse`：均方误差的导数，用于反向传播的优化。 利用这些函数，用户可以根据具体需求构建、训练和评估不同类型的神经网络，进行数据分析、预测和模式识别。通过理解并熟练掌握这些工具箱函数，可以极大地提高在MATLAB环境中进行神经网络建模和实验的效率。